Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  pomiar preferencji
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Pomiar preferencji z wykorzystaniem triad

100%
Zaborski A.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2017
|
issue 468
239-247
PL
Metoda triad zaliczana jest do podstawowych metod porządkowania preferencji konsumenckich. Jest ona jednak bardzo rzadko stosowana w praktyce. Przyczyny tego należy upatrywać przede wszystkim w pracochłonności metody. Wyrażenie przez respondentów ocen podobieństwa dla k n C zestawów trzech par (n – liczba obiektów) jest uciążliwe, zwłaszcza gdy jednocześnie analizowanych jest wiele obiektów. Celem pracy jest wskazanie możliwości skalowania preferencji w oparciu o zredukowaną liczbę triad. Przeprowadzono analizę sprawdzającą, czy (a jeżeli tak to w jakim stopniu) redukcja liczby triad wpływa na ostateczne wyniki badań. Wykorzystanie metody triad zilustrowano przykładem empirycznym, w którym obliczenia i prezentację wyników przeprowadzono z wykorzystaniem programu TRISOSCAL dostępnym w pakiecie NewMDSX.
2
Publication available in full text mode
Content available

The Influence of Triad Selection on the Preference Scaling Results

89%
Zaborski A.
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2017
|
vol. 4
|
issue 330
PL
W metodzie triad dla zbioru n obiektów respondentom przedstawiane są wszystkie możliwe trójelementowe zestawy obiektów. Dla każdego zestawu respondent jest proszony o wskazanie, zgodnie ze swoimi preferencjami, pary obiektów najbardziej podobnych oraz pary obiektów najmniej podobnych. Mimo wielu zalet metoda triad nie jest często stosowana w praktyce. Liczba triad jest sześcienną funkcją liczby obiektów i rośnie bardzo szybko wraz ze wzrostem liczby obiektów. Celem pracy jest wskazanie możliwości skalowania preferencji w oparciu o zredukowaną liczbę triad. Zbadano także, czy zmiana zredukowanego zbioru triad wpływa na wyniki skalowania. Wyniki analizy zilustrowano empirycznym przykładem, w którym skalowanie preferencji dla różnych zbiorów triad przeprowadzono za pomocą programu TRISOSCAL.
EN
In the method of triads for a set of n objects all three element sets of objects are presented to the respondents. A respondent is asked to pick out the most similar and the least similar pair. The method of triads, despite its numerous advantages, is rarely used in practice. The number of triads is a cubic function of the number of objects and increases very rapidly with the number of objects. The aim of the study is to indicate the possibility of scaling preferences based on the reduced number of triads. It has also been examined whether the change of reduced set of triads influences the results of the scaling. The results of the analysis are illustrated by an empirical example in which pref­erence scaling for different sets of triads was performed with the use of TRISOSCAL program.
3
Publication available in full text mode
Content available

The Unfolding Analysis for Symbolic Objects Based on the Example of the External Car Advertisement Evaluation

63%
Zaborski A., Pełka M.
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
|
2023
|
vol. 27
|
issue 4
15-28
PL
Cel: Wielowymiarowa analiza unfolding pozwala na przedstawienie zarówno kolumn (np. produktów, usług), jak i wierszy (np. klientów) macierzy preferencji na tej samej mapie percepcyjnej (zwykle jest to mapa dwulub trójwymiarowa). Celem artykułu jest wskazanie propozycji przeprowadzenia analizy unfolding dla obiektów symbolicznych. Metodyka: W artykule opisano możliwe sposoby przeprowadzenia analizy unfolding dla symbolicznych danych przedziałowych. Szczegółowo opisana zewnętrzna analiza unfolding została wykorzystana w części empirycznej artykułu. Dane (zarówno preferencje, jak i niepodobieństwa) zebrano z wykorzystaniem niepełnej metody triad. Wyniki: W części empirycznej zaprezentowano możliwości zastosowania analizy unfolding dla danych symbolicznych w badaniu preferencji respondentów na przykładzie oceny wybranych reklam samochodów. Wyniki zilustrowane na dwuwymiarowej mapie percepcyjnej pozwoliły zidentyfikować siedem grup respondentów o różnych preferencjach względem przedstawionych reklam. Wyniki badania wskazują, że dla większości respondentów reklamy Škody, Audi, Hondy i Volkswagena są bardziej preferowane niż reklamy proponowane przez Volvo i Toyotę. Implikacje i rekomendacje: Zaprezentowane podejście do zewnętrznej analizy unfolding pozwala na prezentację obiektów w postaci prostokątów (w przestrzeni dwuwymiarowej) lub prostopadłościanów (w przestrzeni trójwymiarowej), a respondentów – w postaci punktów. Dalsze prace powinny skoncentrować się na stworzeniu algorytmu pozwalającego na prezentację zarówno obiektów symbolicznych, jak i wyrażanych przez respondentów preferencji w postaci prostokątów lub prostopadłościanów. Oryginalność/Wartość: Artykuł prezentuje nowatorskie i nieprezentowane wcześniej podejście do zewnętrznej analizy unfolding dla danych symbolicznych. Ponadto przedstawia inne możliwe podejścia do symbolicznej analizy unfolding.
EN
Aim: Multidimensional unfolding allows representing both columns (e.g. products, services) and rows (e.g. customers) of the preference matrix on the same low-dimensional map (usually it’s a two or three-dimensional map). The main aim of the paper was to propose how to perform unfolding analysis for symbolic objects. Methodology: The paper describes the possible ways of performing unfolding analysis for symbolic interval-valued data. The external unfolding is described in the details and used in the empirical part of the paper. The data (preferences and dissimilarities) were gathered by using the incomplete method of triads. Results: The empirical part presents an application for unfolding symbolic data to evaluate customers’ preferences, where car advertisements are used as the example. The results presented on a two-dimensional perceptual map allowed to discover seven groups of respondents with different preferences; most of them prefer Skoda, Audi, Volkswagen, and Honda advertisements to Toyota and Volvo. Implications and recommendations: The proposed external approach for symbolic data allows to represent objects as rectangles (on two-dimensional map) or cuboids (in the case of three dimensions). The respondents are represented as points. Further work should focus on creating an algorithm that allows for the presentation of both symbolic objects and preferences expressed by respondents in the form of rectangles or cuboids. Originality/Value: The paper presents an innovative and previously unpresented external unfolding for symbolic data. Besides that it presents how other unfolding approaches could be adapted for symbolic data.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.